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# 🟢 Um Prompt Padrão

Nós já vimos alguns _prompts_ de diferentes formatos até aqui.
Seguindo Kojima et al. (@kojima2022large), _prompts_ que são constituídos apenas por perguntas serão referidos como _prompts_ "padrão". Os _prompts_ que são constiuídos apenas de perguntas e estão no formato PR (pergunta e resposta) também serão considerados como _prompts_ "padrão".

#### Por que eu deveria me importar?

Muitos artigos que são referenciados ao longo deste curso usam este termo.
Então, feita a definição formal, será possível constratar outros tipos de _prompts_ em relação aos _prompts_ "padrão".

### Dois exemplos de _prompts_ "padrão":

_Prompt Padrão_

```
Qual é a capital da França?
```

_Prompt Padrão no formato PR (pergunta e resposta)_

```
P: Qual é a capital da França?
R:
```

## _Prompts Few Shot[^1]_ Padrão

_Prompts Few Shot_ padrão(@liu2021pretrain) são apenas _prompts_ padrão que possuem **exemplares** neles. Ou seja, possuem exemplos no próprio _prompt_ da tarefa que o _prompt_ está tentando resolver (@brown2020language). Nas pesquisas acadêmicas, _prompts few shot_ padrão são, algumas vezes, referidos simplesmente como _prompts_ padrão (neste curso, isso será evitado).

### Dois exemplos de _prompts few shot_ padrão:

_Prompt Few Shot Padrão_

```
Qual é a capital da Espanha?
Madrid
Qual é a capital da Itália?
Roma
Qual é a capital da França?
```

_Prompt Few Shot Padrão no formato PR (pergunta e resposta)_

```
P: Qual é a capital da Espanha?
R: Madrid
P: Qual é a capital da Itália?
R: Roma
P: Qual é a capital da França?
R:
```

_Prompts Few Shot_ facilitam o aprendizado "few shot", também conhecido como aprendizado "contextualizado", que é a habilidade de aprender sem a atualização de parâmetros.

[^1]: Few Shot pode ser traduzido como "poucos exemplos". No contexto de engenharia de _prompt_, seria algo como "aprendizado com poucos exemplos".
